基于粗糙集的铁路货运服务质量评价研究
发布时间:2023-02-20 18:13
自交通运输“十二五”发展规划颁布并实施以来,公路、航空、水运等多种运输方式均得到了迅猛的发展,现代物流业也迅速崛起成为了新兴产业,交通运输领域的竞争逐步进入了白热化。然而,铁路货运的市场份额却逐年下滑,铁路运量也步入了负增长的阶段。2013年中国铁路总公司为提高运量及市场份额,在全路范围内推行了铁路货运改革,改革紧紧围绕提升铁路货运服务质量全面展开。因此,如何对铁路货运服务现状作出客观准确的评价以查找出其服务中所存在的薄弱环节及改善货运服务质量的重要影响因素是深化铁路货运改革的首要前提。本文在借鉴SERVQUAL评价方法并结合铁路货运服务现状的基础之上,构建了包括有形性、可靠性、响应性、保证性、移情性的五项一级维度及25项二级具体评价指标的铁路货运服务质量评价指标体系,设计出了包括感知性及重要性两部分评价内容的调查问卷。通过在沈阳铁路局大连货运中心实地调研并取得相关数据的基础上,基于粗糙集理论算法及Rosetta软件对收集到的数据进行属性约简、规则生成等处理,分别从个体维度和整体评价两个角度筛选出在感知性及重要性评价指标体系中的关键评价指标,通过粗糙集属性重要度的权重计算求解出提升铁路...
【文章页数】:73 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外铁路货运服务质量研究现状
1.2.2 国内铁路货运服务质量研究现状
1.2.3 粗糙集理论及SERVQUAL法的研究现状
1.2.4 文献评述
1.3 研究目标
1.4 研究方法
1.5 技术路线
第二章 基于SERVQUAL方法的指标体系构建及调查方案设计
2.1 SERVQUAL方法介绍
2.2 铁路货运服务质量评价指标体系的构建
2.2.1 评价指标选取原则
2.2.2 评价指标选取方法
2.2.3 基于SERVQUAL量表的评价指标体系初步构建
2.3 调查方案的设计
2.3.1 调查的目标和对象
2.3.2 问卷设计思路
2.3.3 问卷设计原则
2.3.4 问卷设计内容
2.3.5 调查问卷的发放、回收及数据收集
第三章 基于粗糙集理论的铁路货运服务质量评价
3.1 粗糙集理论概述
3.1.1 知识与知识库
3.1.2 知识表达系统及决策表
3.1.3 近似与粗糙集
3.1.4 知识的依赖性
3.1.5 知识的约简
3.2 粗糙集软件Rosetta介绍
3.3 基于Rosetta软件的铁路货运服务质量决策分析
3.3.1 决策信息表的构建
3.3.2 铁路货运服务评价指标的属性约简
3.3.3 决策影响因素分析
第四章 基于属性重要度的铁路货运服务质量改进措施分析
4.1 基于粗糙集理论的属性权重计算
4.1.1 属性重要度及权重计算公式
4.1.2 铁路货运服务质量关键评价指标权重计算
4.2 权重计算结果分析
4.3 铁路货运服务质量的改进措施
结论及展望
谢辞
参考文献
附录
本文编号:3747071
【文章页数】:73 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外铁路货运服务质量研究现状
1.2.2 国内铁路货运服务质量研究现状
1.2.3 粗糙集理论及SERVQUAL法的研究现状
1.2.4 文献评述
1.3 研究目标
1.4 研究方法
1.5 技术路线
第二章 基于SERVQUAL方法的指标体系构建及调查方案设计
2.1 SERVQUAL方法介绍
2.2 铁路货运服务质量评价指标体系的构建
2.2.1 评价指标选取原则
2.2.2 评价指标选取方法
2.2.3 基于SERVQUAL量表的评价指标体系初步构建
2.3 调查方案的设计
2.3.1 调查的目标和对象
2.3.2 问卷设计思路
2.3.3 问卷设计原则
2.3.4 问卷设计内容
2.3.5 调查问卷的发放、回收及数据收集
第三章 基于粗糙集理论的铁路货运服务质量评价
3.1 粗糙集理论概述
3.1.1 知识与知识库
3.1.2 知识表达系统及决策表
3.1.3 近似与粗糙集
3.1.4 知识的依赖性
3.1.5 知识的约简
3.2 粗糙集软件Rosetta介绍
3.3 基于Rosetta软件的铁路货运服务质量决策分析
3.3.1 决策信息表的构建
3.3.2 铁路货运服务评价指标的属性约简
3.3.3 决策影响因素分析
第四章 基于属性重要度的铁路货运服务质量改进措施分析
4.1 基于粗糙集理论的属性权重计算
4.1.1 属性重要度及权重计算公式
4.1.2 铁路货运服务质量关键评价指标权重计算
4.2 权重计算结果分析
4.3 铁路货运服务质量的改进措施
结论及展望
谢辞
参考文献
附录
本文编号:3747071
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